def remove_simillar_picture_by_perception_hash(path):     img_list = os.listdir(path)     hash_dic = {}     hash_list = []     count_num = 0     for img_name in img_list:         try:             img = cv2.imread(os.path.join(path, img_name))             img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)             count_num+=1             print(count_num)         except:             continue

时间: 2024-04-16 20:24:53 浏览: 19
这段代码看起来是用来根据感知哈希算法(perception hash)去除相似图片的。它通过遍历指定路径下的图片文件,并使用OpenCV库加载和处理图片。然后,将每个图片转换成灰度图像(使用`cv2.cvtColor`函数),并计算感知哈希值。 然而,在您提供的代码中,缺少了计算哈希值的部分。感知哈希算法通常包括以下步骤: 1. 调整图片的尺寸为固定大小,例如8x8像素。 2. 将图片转换为灰度图像。 3. 计算灰度图像的平均像素值。 4. 遍历所有像素点,将每个像素点与平均值进行比较,将大于平均值的像素点标记为1,小于平均值的像素点标记为0。 5. 将所有标记得到的二进制位串连接起来,形成感知哈希值。 您需要在代码中添加计算感知哈希值的部分,然后将哈希值存入`hash_list`列表或`hash_dic`字典中,并在遍历图片时进行去重操作。
相关问题

def remove_simillar_image_by_ssim(path):     img_list = os.listdir(path)     img_list.sort()     hash_dic = {}     save_list = []     count_num = 0     for i in range(len(img_list)):         try:             img = cv2.imread(os.path.join(path, img_list[i]))             img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)             img = cv2.resize(img,(256, 256))             count_num+=1         except:             continue         if count_num==1:             save_list.append(img_list[i])             continue         elif len(save_list) <5:             flag = True             for j in range(len(save_list)):                 com_img = cv2.imread(os.path.join(path,save_list[j]))                 com_img = cv2.cvtColor(com_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)                 com_img = cv2.resize(com_img,(256,256))                 sim = compare_ssim(img,com_img)                 if sim > 0.4:                     os.remove(os.path.join(path,img_list[i]))                     flag = False                     break             if flag:                 save_list.append(img_list[i])         else

这段代码使用了结构相似性指数(SSIM)来去除相似图片。SSIM是一种用于测量两幅图像结构相似度的指标。 在代码中,首先对指定路径下的图片进行排序,并创建了一个哈希表`hash_dic`和一个保存列表`save_list`。然后,通过遍历图片列表,加载、处理和调整每个图片的尺寸。 在处理每个图片时,首先判断是否为第一张图片。如果是,将其加入到保存列表中。如果不是第一张图片,则遍历保存列表中的图片,并使用`compare_ssim`函数计算当前图片与保存列表中每张图片的SSIM值。 如果找到了与当前图片相似度高于0.4的图片,就将当前图片删除。否则,将其加入到保存列表中。 需要注意的是,在代码的最后一行缺少了处理在没有相似图片时的情况,您可以根据需求进行补充。 这段代码可以帮助您通过SSIM指标去除相似图片,但需要注意SSIM阈值的选择,以及在删除图片后更新图片列表的问题。

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